Wie KI in der Cybersicherheit und Cyberkriminalität verwendet wird [eine Checkliste]

Checkliste für KI in Cybersicherheit und Cyberkriminalität

Die sich rasch entwickelnde Landschaft der Künstlichen Intelligenz (KI) übt enormen Druck auf Unternehmen aus, KI-Entwicklungen in ihre bestehenden Prozesse zu integrieren. Die Geschwindigkeit des Wandels, die mit der Veröffentlichung von ChatGPT im letzten Jahr entfesselt wurde, schafft tiefgreifende generationsübergreifende Veränderungen und Fortschritte (ethische Überlegungen vorerst beiseite gelassen).

Trotz Leitplanken, die in ChatGPT eingebaut wurden, um zu verhindern, dass es von böswilligen Akteuren für schädliche Zwecke verwendet wird, tauchten kurz nach der Ankündigung im November Berichte über seinen Einsatz zum Verfassen von Phishing-E-Mails, Schreiben schädlicher Code und mehr auf. Zum Beispiel glauben laut einer Studie von Blackberry 51% der IT-Entscheidungsträger, dass es innerhalb des Jahres einen erfolgreichen Cyberangriff geben wird, der ChatGPT zugeschrieben wird, und 95% sind der Ansicht, dass Regierungen die Verantwortung haben, fortschrittliche Technologien wie ChatGPT zu regulieren. Gleichzeitig ist das Potenzial, KI zum Wohl des Cyber-Universums zu nutzen, genauso groß. KI kann Aufgaben automatisieren, die Reaktionszeiten auf Vorfälle verkürzen, Cyberangriffe schneller erkennen und DevSecOps optimieren, um nur einige Anwendungsfälle zu nennen.

Der Pionier der Cybersicherheit, Richard Stiennon, sprach über diese und andere Themen in einer kürzlichen Kitecast-Episode. Stiennon ist der leitende Forschungsanalyst bei IT-Harvest, einem datengesteuerten Analyseunternehmen, und ist Vorstandsmitglied verschiedener Organisationen.

6 Möglichkeiten, wie KI die Cybersicherheit stärkt

Schon bevor die transformative Ankündigung von ChatGPT letzten November gemacht wurde, war KI bereits ein Game-Changer im Bereich der Cybersicherheit. Heute bieten KI-gestützte Cybersicherheitssysteme fortschrittliche Fähigkeiten wie automatisierte Bedrohungserkennung und -reaktion, prädiktive Analyse und Echtzeitüberwachung. Jetzt, mit der Veröffentlichung von ChatGPT und Google Bard, wird KI von Cybersicherheitsprofis für noch größere Verbesserungen und Beschleunigungen genutzt. Im Folgenden sind einige der prominentesten Möglichkeiten aufgeführt, wie KI im Bereich der Cybersicherheit eingesetzt wird:

KI in der Bedrohungserkennung

Traditionelle Lösungen für die Cybersicherheit, wie Firewalls, Antiviren und Intrusion-Detection-Systeme (IDS), basieren auf vordefinierten Regeln zur Erkennung und Verhinderung von Cyberangriffen. Diese Systeme sind jedoch nicht wirksam gegen fortgeschrittene Bedrohungen, die komplexe Angriffstechniken verwenden. KI-gestützte Cybersicherheitslösungen verwenden maschinelles Lernen-Algorithmen, um große Datensätze zu analysieren und Muster verdächtiger Aktivitäten zu identifizieren. Diese Algorithmen können neue und unbekannte Bedrohungen erkennen, indem sie aus früheren Angriffsmustern und -verhalten lernen. KI-basierte Bedrohungserkennungssysteme können Bedrohungen in Echtzeit identifizieren und Sicherheitsanalysten Alarmmeldungen zukommen lassen.

KI im Schwachstellenmanagement

Schwachstellenmanagement ist ein kritischer Aspekt der Cybersicherheit. Die Identifizierung von Schwachstellen in Software und Anwendungen ist wesentlich, um Angriffe zu verhindern, bevor sie auftreten. KI-basierte Lösungen für das Schwachstellenmanagement können Netzwerke automatisch scannen und Schwachstellen in Echtzeit identifizieren. Diese Lösungen können auch Schwachstellen basierend auf ihrer Schwere priorisieren und Empfehlungen zur Behebung geben. Dies reduziert die Arbeitslast für Sicherheitsanalysten und stellt sicher, dass kritische Schwachstellen prompt angegangen werden.

KI in der Vorfallreaktion

Incident Response ist der Prozess, Sicherheitsvorfälle zu bewältigen und deren Auswirkungen auf die Organisation zu mildern. KI-gestützte Incident-Response-Systeme können den gesamten Prozess, von der Erkennung bis zur Behebung, automatisieren. Diese Systeme können die Ursache des Vorfalls identifizieren und Empfehlungen zur Behebung geben. Sie können den Vorfall auch eindämmen, indem sie betroffene Systeme isolieren und weiteren Schaden verhindern.

KI in der Analyse des Nutzerverhaltens

Die Analyse des Nutzerverhaltens (UBA) ist der Prozess der Überwachung der Nutzeraktivitäten in Netzwerken und Systemen, um Insider-Bedrohungen zu erkennen. KI-basierte Lösungen können große Mengen von Nutzerdaten analysieren, um abnormales Verhalten zu identifizieren. Diese Lösungen können verdächtige Aktivitäten wie unbefugten Zugriff, Datenausleitung und Kontenübernahme erkennen. KI-basierte Lösungen können auch Insider-Bedrohungen durch die Analyse von Nutzerverhaltensmustern über die Zeit identifizieren, wodurch die Benutzerauthentifizierung und Zugriffskontrollen verbessert werden.

KI in der Betrugserkennung

KI-gestützte Cybersicherheitslösungen können auch zur Erkennung und Verhinderung von Betrug eingesetzt werden. Betrugserkennung beinhaltet die Analyse großer Datensätze, um Muster von betrügerischen Aktivitäten zu identifizieren. KI-basierte Betrugserkennungssysteme können aus früheren Fällen lernen und neue Betrugsmuster identifizieren. Diese Systeme können auch Echtzeitwarnungen bereitstellen, um betrügerische Aktivitäten zu verhindern.

KI in der Kommunikation sensibler Inhalte

Cyberkriminelle und Schurkenstaaten verstehen den Wert sensibler Inhalte – einschließlich personenbezogener Daten (PII) und geschützter Gesundheitsinformationen (PHI), geistiges Eigentum (IP), Finanzdokumente, Fusionen und Übernahmen Aktivitäten und Pläne, Marketingstrategien und -pläne und mehr – und zielen auf deren verschiedene Kommunikationskanäle mit bösartigen Angriffen ab. Ihre Angriffe verwenden verschiedene Techniken, einschließlich Man-in-the-Middle-Angriffen, Diebstahl von Anmeldeinformationen und fortgeschrittenen anhaltenden Bedrohungen, um Zugang zu sensiblen Inhaltskommunikationen zu erlangen. KI-gestützte Anomalieerkennung analysiert Inhaltsaktivitäten, um Verhaltensanomalien zu identifizieren, die auf potenzielle bösartige Aktivitäten hinweisen.

7 Methoden, wie Cyberkriminelle und Schurkenstaaten KI-Anwendungsfälle erstellen

Während Werkzeuge wie ChatGPT viele Vorteile bieten, stellen sie auch mehrere Cybersicherheitsrisiken dar, die angegangen werden müssen. KI, angeführt von ChatGPT, könnte die größte Bedrohung für die Cybersicherheit darstellen, die bisher aufgetaucht ist. Im Folgenden sind einige der besorgniserregendsten Methoden aufgeführt, mit denen KI böswillig genutzt werden kann.

Datenschutzrisiken mit KI

Eine der bedeutendsten Auswirkungen auf die Cybersicherheit, die KI hat, bezieht sich auf Datenschutz. Da diese Tools aus großen Textdatensätzen lernen, könnten sie potenziell sensible Informationen über Einzelpersonen oder Organisationen preisgeben, wenn sie auf vertraulichen Daten trainiert werden. Dies unterstreicht die Wichtigkeit des Schutzes der Privatsphäre und stellt sicher, dass KI-Modelle nur auf geeigneten Datenquellen trainiert werden. Um das Risiko von Datenschutzverletzungen zu minimieren, müssen Unternehmen sicherstellen, dass sensible Inhalte ordnungsgemäß gesichert sind. Dies beinhaltet die Implementierung von Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und Überwachungstools zur Verhinderung unbefugten Zugriffs.

Soziale Ingenieurrisiken von KI

Soziales Engineering ist eine Taktik, die von Cyberkriminellen verwendet wird, um Einzelpersonen dazu zu bringen, sensible Informationen preiszugeben oder eine Aktion auszuführen, die ihre Sicherheit gefährden könnte. Chatbots wie ChatGPT sind besonders anfällig für Angriffe durch soziales Engineering, da sie auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) angewiesen sind, um mit Benutzern zu kommunizieren. Cyberkriminelle könnten soziale Ingenieurtechniken verwenden, um ChatGPT dazu zu bringen, sensible Informationen preiszugeben oder eine Aktion auszuführen, die das System gefährden könnte.

Phishing-Risiken von KI

Phishing bleibt laut der der häufigste Angriffsvektor. 2023 Hybrid Security Trends Report von Netwrix. Ein bedeutendes Anzeichen für Phishing-Versuche war früher der Einsatz schlechter Grammatik oder falscher Sprache. Allerdings könnte die außergewöhnliche Fähigkeit von ChatGPT, menschenähnliche Inhalte zu erzeugen, für Cyberkriminelle, die überzeugende Phishing-E-Mails erstellen möchten, vorteilhaft sein. Die Verwendung von ChatGPT oder einem anderen Tool könnte die Zeit und den Aufwand, die für die Erstellung einer unglaublichen Anzahl von Phishing-E-Mails erforderlich sind, erheblich reduzieren, insbesondere für Hacker, die nicht fließend Englisch sprechen.

KI für die Suche nach Schwachstellen nutzen

Der Prozess der Suche nach Schwachstellen könnte Bedrohungsakteure beinhalten, die versuchen, die Debugging-Fähigkeit von ChatGPT auszunutzen, um Schwachstellen in verschiedenen Anwendungen und Systemen zu finden. Anstatt zahlreiche Codezeilen zu durchforsten, können diese Personen ChatGPT einfach dazu auffordern, den Code zu entwirren und mögliche Fehler zu finden, und schnell Angriffe entwickeln, um diese Schwachstellen auszunutzen.

Risiken durch KI-gestützte Malware-Angriffe

Ein weiteres mit KI-Tools verbundenes Cybersicherheitsrisiko sind Malware-Angriffe. KI-gesteuerte Malware kann ihr Verhalten anpassen, um der Erkennung durch traditionelle Sicherheitsmaßnahmen zu entgehen, und kann auch legitime Software imitieren, um Zugang zu sensiblen Informationen zu erhalten. Um Malware-Angriffe zu verhindern, benötigen Unternehmen einen Sicherheitsansatz, der Schichten der Sicherheit verwendet. Diese reduzieren das Risiko einer Schwachstellenausnutzung und die Auswirkungen erheblich.

Cyberangriffe mit KI automatisieren

KI-Sprachmodelle wie ChatGPT können auch dazu verwendet werden, Cyberangriffe zu automatisieren, wie zum Beispiel automatisiertes Hacken oder das Knacken von Passwörtern. Dies ist eine wachsende Sorge, da KI-Modelle immer ausgefeilter werden und in der Lage sind, komplexe Aufgaben wie diese zu automatisieren.

Compliance- und Rechtsfragen bei KI

KI-Tools können auch Compliance- und Rechtsfragen für Unternehmen aufwerfen. Je nach den Daten, die mit den Chatbots geteilt werden, können Unternehmen Vorschriften unterliegen, wie beispielsweise der Allgemeinen Datenschutzverordnung (DSGVO ), die sie dazu verpflichten, die Privatsphäre ihrer Nutzer zu schützen. Um diesen Vorschriften nachzukommen, müssen Unternehmen robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren, die Benutzerdaten schützen und sicherstellen, dass sie nur Daten sammeln, die für ihre Operationen notwendig sind.

Minimierung der Cybersicherheitsrisiken von KI-Tools

In dem Bestreben, der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein, setzen Organisationen hastig KI-Technologien wie ChatGPT ein, ohne vollständig zu hinterfragen, welche Auswirkungen dies auf ihre Cybersicherheitsposition hat.

Mit der Integration von KI in Geschäftsprozesse sammeln Unternehmen nicht nur Daten aus externen Quellen, sondern auch aus ihren internen Prozessen. Dies birgt jedoch potenzielle Sicherheitsrisiken, da sensible Unternehmensinformationen und geistiges Eigentum gefährdet sein könnten. Organisationen, die KI-gestützte Prozesse nutzen, müssen ein Rahmenwerk etablieren, um die Sicherheit, Privatsphäre und Governance ihrer Daten zu gewährleisten. Die Anwendung der gleichen Prinzipien und Sicherheitsvorkehrungen wie für andere Geschäftszwecke ist von entscheidender Bedeutung, um die potenziellen Gefahren von KI zu vermeiden.

Unternehmen wie Amazon, JPMorgan Chase und viele andere haben die Nutzung von ChatGTP durch Mitarbeiter aufgrund von Risiken verboten. Wir haben sogar gesehen, dass ChatGPT auf Länderebene verboten wurde, wobei die italienische Regierung kürzlich die Nutzung von ChatGTP verboten hat, bis ihr Hersteller OpenAI die von der italienischen Datenschutzbehörde aufgeworfenen Probleme angeht.

Es liegt in der Verantwortung der Organisationen, die Integrität aller Datenprozesse, die KI nutzen, zu wahren und die Daten vor Ausfällen von Rechenzentren oder Ransomware-Angriffen zu schützen. Es ist von entscheidender Bedeutung, Daten, die von KI erzeugt werden, vor dem Zugriff durch die falschen Hände zu schützen und die Einhaltung lokaler Vorschriften und Gesetze zu gewährleisten.

Die Zukunft der KI in der Cybersicherheit

Es besteht kein Zweifel, dass mit der zunehmenden Verbreitung von KI in der Cybersicherheit Regulierungen benötigt werden, um sicherzustellen, dass KI-gesteuerte Systeme ethisch und verantwortungsvoll eingesetzt werden.

Die Regulierung von KI in Bezug auf die Cybersicherheit ist ein komplexes Thema, das einen vielschichtigen Ansatz erfordert. Obwohl es derzeit noch keinen umfassenden regulatorischen Rahmen für KI in der Cybersicherheit gibt, laufen mehrere Initiativen, um die von KI-gesteuerten Systemen aufgeworfenen rechtlichen und ethischen Herausforderungen anzugehen.

KI-Cybersicherheitsregulierung

Ein Ansatz zur Regulierung der KI in der Cybersicherheit erfolgt durch Industriestandards und Richtlinien. Organisationen wie das National Institute of Standards and Technology (NIST) haben Empfehlungen für Transparenz, Rechenschaftspflicht und Datenschutz entwickelt. Diese Richtlinien können einen Rahmen für Organisationen bieten, um ihre eigenen Richtlinien und Verfahren für den Einsatz von KI in der Cybersicherheit zu entwickeln.

Ein weiterer Ansatz zur Regulierung der KI in der Cybersicherheit erfolgt über die staatliche Regulierung. Mehrere Länder haben Regulierungsbehörden eingerichtet, um die Entwicklung und Nutzung von KI zu überwachen, einschließlich ihrer Nutzung in der Cybersicherheit. Beispielsweise enthält die Allgemeine Datenschutzverordnung der Europäischen Union (GDPR) Bestimmungen für den Einsatz von KI in der Datenverarbeitung.

Wie Kiteworks bei der Abwehr von KI-gestützten Cyberangriffen helfen kann

Eine Möglichkeit, wie Kiteworks bei KI-gestützten Cyberangriffen helfen kann, ist durch seine erweiterten Bedrohungsschutz Fähigkeiten. Die Plattform verwendet maschinelles Lernen Algorithmen, um Benutzerverhalten zu analysieren und potenzielle Bedrohungen, wie Phishing-Angriffe oder Malware-Infektionen zu erkennen. Dies ermöglicht es Kiteworks, Angriffe zu erkennen und zu verhindern, die für traditionelle Sicherheitsmaßnahmen zu subtil oder komplex sein könnten.

Darüber hinaus beinhaltet Kiteworks Funktionen wie Datenverschlüsselung, Zugangskontrollen und Audit-Protokolle, die helfen können, gegen Datenverletzungen zu schützen und regulatorische Konformität zu demonstrieren.. Diese Sicherheitsmaßnahmen sind unerlässlich zum Schutz vor durch KI ermöglichten Angriffen, die fortschrittliche Techniken wie Social Engineering oder maschinelles Lernen nutzen können, um Zugang zu sensiblen Inhalten zu erhalten.

Kiteworks unterstützt die mehrstufige Authentifizierung, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf das Netzwerk zugreifen können. Dies fügt eine zusätzliche Sicherheitsebene hinzu, um Cyberattacken zu verhindern, bei denen Hacker versuchen, Benutzerdaten zu stehlen.

Planen Sie eine individuell zugeschnittene Demo von Kiteworks, um zu erfahren, wie Kiteworks entwickelt wurde, um heutigen durch KI ermöglichten Cyberangriffen standzuhalten.

Zusätzliche Ressourcen

• Blog Post Sind Ihre sensiblen Inhaltskommunikationen ChatGPT-generierten Cyberangriffen ausgesetzt?
• Bericht Verwalten Sie Ihr Risiko einer Datenschutzverletzung im Jahr 2023
• Webinar 15 Risiken einer privaten Inhaltsveröffentlichung, über die Sie Bescheid wissen müssen
• Blog Post Leitfaden für Datenschutzrisiken bei sensiblen Inhaltskommunikationen
• Kurzübersicht Erfahren Sie, wie verstärkte Sicherheit und Sicherheitsschichtung das Risiko minimieren